• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.189-193
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• 2006

대체용수원의 개발이 시급하게 대두되어지고 있는 가운데 제한된 수자원을 보다 효과적으로 사용하기 위한 하나의 방법으로 지하댐(Groundwater Dam) 건설을 이용한 지하수 자원의 개발이 하나의 방법으로 제안되었다. 하지만 해안지역에 설치된 지하댐을 운영할 경우 지하수위 변동에 따른 염수의 침입을 고려하여 운영하여야 한다. 특히 갈수시는 지하수위 하강이 강하게 나타나는 시기로 지하수위는 지하댐 최적운영을 위한 중요한 지표가 된다. 특히 강우량 자료를 활용한 가뭄지수와 지하수위의 관계를 설명 할 수 있다면 예상 강우자료를 활용한 장래의 지하수위를 예측 할 수 있으며 이것은 지하댐 운영에 매우 효과적으로 활용 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기존의 강우와 예상 강우 자료를 활용하여 지하수위 예측기법을 개발하였다. 과거 강수량의 일이동 평균값을 바탕으로 한 다항 회귀모델을 수립하여, 계절적 특성을 고려한 구간을 분리하여 적용하였다. 예측된 지하수위의 정확성을 알아보기 위해 관측된 지하수위와 예측된 지하수위를 비교 분석하였다. 분석 결과 단순회귀기법을 지하수위를 예측한 경우 $0.62{\sim}0.63$의 상관계수를 보인반면 다항회귀기법을 적용한 결과 $0.62{\sim}0.84$로 상관계수가 증가하였다. 대체적으로 관측된 지하수위와 예측된 지하수위는 비슷한 경향을 보였다. 따라서 지하댐 운영에 있어 최적의 취수량을 개발하기위해 일강우자료를 활용한 지하수위 예측기법의 활용성은 매우 높은 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.562-562
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• 2016

신경망 모형에서 학습이란 주어진 입출력시스템에 대하여 원하는 동작을 수행할 수 있도록 연결 강도를 최적의 상태로 적응(adaptation)시키는 과정을 의미한다. 따라서 강수와 지하수위의 관계를 연계시킨 인공신경망기법은 선택적으로 예측 지하수위에 영향을 미치는 변수들을 학습에 의하여 택함으로써 예측모형을 구성할 수 있다. 즉, 예측 지하수위와의 상관관계에 의하여 입력되는 변수와의 연결강도를 조정하여 매개변수 조정 및 모형의 최적화를 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 지하수위에 영향을 주는 요소는 지하수위와 강우량이라고 가정하고, 지하수위의 입출력과정을 시계열 분석에 의하여 모형화하였으며 예측지하수위는 강우 및 지하수위의 선행조건과 매우 밀접한 관계를 갖는다. 따라서 선행강우 및 지하수위의 상태에 따라 이를 입력하여 미래의 지하수위를 예측하게 된다. 이 모형을 제주지역의 관측소에 적용한 결과 관측소별로 타당한 예측결과를 도출하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.449-449
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• 2022

제주도는 용수의 대부분을 지하수에 의존하므로 지하수위의 예측 및 관리는 매우 중요한 사항이다. 제주도의 지층은 화산활동에 의한 현무암이 겹겹이 쌓여있는 형태를 나타내며 육지의 지층구조와 매우 다른 복잡한 형태를 나타낸다. 이에 따라 제주도 지하수위의 예측은 매우 난해하며, 최근에는 딥러닝 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측하는 연구사례가 증가하고 있다. 기존의 연구들은 인공지능 모델들이 지하수위를 적절히 예측한다고 보고하고 있으나 예측의 적절성에 대한 판단기준을 제시하지 못하였으므로 이에 대한 명확한 제시가 필요하다. 본 연구의 목표는 인공지능을 활용한 지하수위 예측오차가 허용 가능한지 판단할 수 있는 기준을 제시함에 있다. 이를 위해 전 세계의 과거 20년 동안 관련 연구결과들을 수집 및 분석하였으며, 분석 결과 인공지능 모델의 지하수위 예측오차는 지하수위 변동성이 큰 지역일수록 증가하는 것을 확인하였다. 이것은 지하수위의 변동형태가 크고 복잡할수록 인공지능 모델의 지하수위 예측성능은 낮아진다는 것을 의미한다. 이 관계를 명확하게 나타내기 위해 지하수위 최대변동폭과 평균제곱근오차 및 최대오차와의 관계를 선형회귀식으로 도출하여 허용가능한 예측오차 기준을 제시하였다. 그리고 기존 연구들에서 제시한 Nash-Sutcliffe 효율성지수와 결정계수를 분석하여 선형회귀식에 의한 기준을 보완할 수 있는 추가적인 기준을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절성 판단기준은 향후 지속적으로 증가하는 인공지능 예측연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.206-206
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• 2022

제주도는 투수성이 좋은 대수층이 발달한 화산섬으로 지하수가 가장 중요한 수자원이다. 인위적 요인과 기후변화로 인해 제주도의 지하수위가 저하하는 추세를 보이고 있음에 따라 지하수의 적정 관리를 위해 지하수위의 정확하고 장기적인 예측이 매우 중요하다. 다양한 환경적인 요인이 지하수의 함양 및 수위에 영향을 미치는 것으로 알려져 있지만, 제주도의 특징적인 기상인자가 지하수 시스템에 어떻게 영향을 미치는지를 파악하기 위한 연구는 거의 진행되지 않았다. 지하수위측에 있어서 물리적 모델을 이용한 방안은 다양한 조건에 의해 변화하는 지하수위의 정확하고 빠른 예측에 한계가 있는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 제주도 애월읍과 남원읍에 위치한 지하수위 관측정의 일 수위자료와 강수량, 온도, 강설량, 풍속, VPD의 다양한 기상 자료를 대상으로 인공신경망 알고리즘인 다층 퍼셉트론(MLP)와 Long Short Term Memory(LSTM)에 기반한 표준지하수지수(SGI) 예측 모델을 개발하였다. MLP와 LSTM의 표준지하수지수(SGI) 예측결과가 상당히 유사한 것으로 나타났으며 MLP과 LSTM 예측모델의 결정계수(R²)는 애월읍의 경우 각각 0.98, 남원읍의 경우 각각 0.96으로 높은 값을 보였다. 본 연구에서 개발한 지하수위 예측모델을 통해 효율적인 운영과 정밀한 지하수위 예측이 가능해질 것이며 기후변화 대응을 위한 지속가능한 지하수자원 관리 방안 마련에 도움을 줄 것이라 판단된다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제12권4호
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• pp.54-59
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• 2007

본 연구에서는 수학적 모델링을 통해 강우에 기인하는 지하수위 변동예측 준-해석학적 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 홍천 지역의 지하수위 변동을 예측에 적용되었으며 이를 위하여 지하수 변동 관측자료 및 강우자료가 이용되었다. 개발된 모델은 비선형 파라미터 예측 코드를 활용하여 2003년 지하수위 변동을 예측하도록 적정되었으며 이렇게 최적화에 이용된 입력 파라미터는 그 다음해인 2004년 지하수위 변동을 예측하는데 활용되었다. 강우자료에 기초한 2004년 지하수위 변동 예측은 RMS 오차가 0.18 m로 관측지하수위의 표준편차가 0.44 m인 것으로 미루어 보았을 때 대체로 양호한 것으로 판단된다. 또한 본 연구에서는 개발된 모델을 이용하여 지표 피복의 변화에 기인하는 함양율 감소 시 발생되는 지하수위 변동 예측 및 양수에 의한 인공적인 지하수위 강하를 모사하는데 적용하였다. 본 연구의 결과는 보다 정확한 지하수위 변동 예측증 위해서는 지하수 함양율을 상수로 적용하는 것이 적절치 않으며 강우 패턴의 함수로 결정되어야 함을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.291-291
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• 2020

제주도는 강수의 지표침투성이 좋은 화산섬의 지질특성상 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 제주도는 정책 및 연구적으로 오랜 기간동안 지하수의 보전관리에 많은 노력을 기울여 오고 있다. 하지만 최근 기후변화로 인한 강수의 변동성 증가로 인해 지하수위의 변동성 또한 증가할 가능성이 있으며 따라서 지하수위의 급격한 하강에 대비하여 지하수위의 예측 및 지하수 취수량 관리의 필요성이 요구되고 있다. 지하수에 절대적으로 의존하고 있는 제주도의 수자원 이용 여건을 고려할 때, 지하수의 취수량 관리를 위한 지하수위의 실시간 예측이 필요한 실정이다. 하지만 기존의 예측방법에 의한 제주도 지하수위 예측기간은 충분히 길지 않으며 예측기간이 길어지면 예측성능이 낮아지는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 알고리즘인 Long Short Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역의 1개 지하수위 관측정에 대해 지하수위를 예측하고 분석하였다. R 기반의 Keras 패키지에 있는 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 입력자료는 인근의 성판악 및 교래 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료를 사용하였으며, 사용된 자료의 기간은 2001년 2월 11일부터 2019년 10월 31일까지 이다. 2001년부터 13년의 보정 및 3년의 검증용 시계열자료를 사용하여 매개변수의 보정 및 과적합을 방지하였고, 3년의 예측용 시계열자료를 사용하여 LSTM 알고리즘의 예측성능을 평가하였다. 목표 예측일수는 1일, 10일, 20일, 30일로 설정하였으며 보정, 검증 및 예측기간에 대한 모의결과의 평가지수로는 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 활용하였다. 모의결과, 보정, 검증 및 예측기간에 대한 1일 예측의 NSE는 각각 0.997, 0.997, 0.993 이었고, 10일 예측의 NSE는 각각 0.993, 0.912, 0.930 이었다. 20일 예측의 경우 NSE는 각각 0.809, 0.781, 0.809 이었으며 30일 예측의 경우 각각 0.677, 0.622, 0.633 이었다. 이것은 LSTM 알고리즘에 의한 10일 예측까지는 관측 지하수위 시계열자료를 매우 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미하며, 20일 예측 또한 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하면 본 연구대상지점에 대한 2주일 또는 3주일의 안정적인 지하수위 예보가 가능하다고 판단된다. 또한 LSTM 알고리즘을 통한 실시간 지하수위 예측은 지하수 취수량 관리에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.520-520
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• 2023

제주도 동부 중산간 지역은 화산암으로 구성된 지하지질로 인해 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델 등을 활용한 지하수위의 예측이 어렵다. ANN에 적용되는 활성화함수에 따라 지하수의 예측성능은 달라질 수 있으므로 활성화함수의 비교분석 후 적절한 활성화함수의 사용이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 5개 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent(tanh), Rectified Linear Unit(ReLU), Leaky Rectified Linear Unit(Leaky ReLU), Exponential Linear Unit(ELU))를 제주도 동부 중산간지역에 위치한 2개 지하수 관정에 대해 비교분석하여 최적 활성화함수 도출을 목표로 한다. 또한 최적 활성화함수를 활용한 ANN의 적용성을 평가하기 위해 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory(LSTM) 모델과 비교분석 하였다. 그 결과, 2개 관정 중 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관정은 ELU 함수, 상대적으로 작은 관정은 Leaky ReLU 함수가 지하수위 예측에 적절하였다. 예측성능이 가장 낮은 활성화함수는 sigmoid 함수로 나타나 첨두 및 최저 지하수위 예측 시 사용을 지양해야 할 것으로 판단된다. 도출된 최적 활성화함수를 사용한 ANN-ELU 모델 및 ANN-Leaky ReLU 모델을 LSTM 모델과 비교분석한 결과 대등한 지하수위 예측성능을 나타내었다. 이것은 feed-forward 방식인 ANN 모델을 사용하더라도 적절한 활성화함수를 사용하면 최신 순환신경망과 대등한 결과를 도출하여 활용 가능성이 충분히 있다는 것을 의미한다. 마지막으로 LSTM 모델은 가장 적절한 예측성능을 나타내어 다양한 인공지능 모델의 예측성능 비교를 위한 기준이 되는 참고모델로 활용 가능하다. 본 연구에서 제시한 방법은 지하수위 예측과 더불어 하천수위 예측 등 다양한 시계열예측 및 분석연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권6호
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• pp.981-987
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• 2017

투수성이 큰 화산섬인 제주도에서는 땅속으로 함양된 지하수자원이 가장 중요한 수원이므로 지하수의 적정관리가 매우 중요하다. 특히 가뭄시 지하수의 이용은 염수침투를 유발할 수 있으므로 지하수위 강하에 따른 단계별 제한 조치가 마련되어 있다. 농업용 지하수위에 대한 적정 지하수 이용을 위해서는 보다 장기적인 예측을 통해 사전에 대비하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 모형을 이용한 지하수위의 월단위예측기법을 개발하였고, 대표적인 관측공에 대해 적용하였다. 월단위 지하수위를 예측한 결과 학습 및 검증기간 모두 예측 성능이 우수한 것으로 분석되었다. 또한 장기예측을 위해서 입력인자로 월단위 지하수위 예측치를 순차적으로 이용하는 연속지하수위예측 모형을 구축하고 수개월 동안 무강수의 극한조건에 대한 지하수위 저하 양상을 분석하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권7호
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• pp.485-493
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• 2021

지하수는 지표수와 함께 용수로 사용가능한 중요한 수자원이며 특히 섬 지역의 경우 전체 수자원 중 지하수의 이용 비율이 상대적으로 높기 때문에 안정적인 이용을 위해 지하수위 변동성에 대한 연구는 필수적이다. 지하수위 변동성의 예측 및 분석을 위해 인공지능 모델을 활용한 연구들이 지속적으로 증가하고 있으나 지하수위 예측결과의 적절성을 판단할 수 있는 평가기준을 제시한 연구는 충분하지 않다. 본 연구에서는 허용가능한 지하수위 예측오차의 범위를 제시하기 위해 과거 20년 동안 전 세계 다양한 지역을 대상으로 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측한 연구결과들을 종합적으로 분석하였다. 그 결과 관측지하수위의 변동성이 커질수록 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측오차는 증가하였다. 따라서 관측지하수위 최대변동폭과 예측오차 간의 상관성과 기존 연구들에서 제시한 평가지수들을 고려하여 평가기준을 산정하였으며, 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절한 평가기준은 도출된 선형회귀식에 의한 평균제곱근오차 또는 최대오차 이하이거나, NSE ≥ 0.849 또는 R² ≥ 0.880 이다. 이 허용가능한 오차범위는 인공지능 모델을 활용한 지하수위 예측결과의 적절성 판단을 위한 참고자료로 사용할 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권5호
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• pp.19-31
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• 2021

지하수위 변동은 지반의 응력 상태에 변화를 일으켜 기초구조물의 지지력 및 침하에 직·간접적인 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 연구 대상지역을 선정하여 지하수위 영향인자 분석을 수행하였다. 그 결과 대상지역에 따라 지하수위에 미치는 영향인자들이 각각 달랐으며, 규모가 큰 하천변에 위치한 도심지역의 경우 하천수위가 지하수위 변동에 영향을 미치는 주요 인자였으며, 지표면 포장율이 낮은 도외지역의 경우는 선행강우를 고려하기 위해 도입된 강우이동평균이 주요 인자였다. 또한, 여러 입력 인자 조합을 고려하여 인공신경망을 통한 지하수위를 예측을 수행하였다. 분석결과 주요 지하수위 영향인자가 지하수위 예측 성능에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 결과적으로, 인공신경망을 이용하여 지하수위를 예측할때, 적절한 지하수위 영향인자 평가가 수행되어야 하며 이를 예측에 적용할 필요가 있는 것을 나타낸다.